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Enregistrement W2119742965 · doi:10.1002/jms.3447

Membrane introduction mass spectrometry (MIMS): a versatile tool for direct, real‐time chemical measurements

2014· article· en· W2119742965 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Mass Spectrometry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Mots-clésChemistryMass spectrometryAnalyteAnalytical Chemistry (journal)SpectrometerSample preparationChemical ionizationChromatographyIonizationIonOrganic chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane introduction mass spectrometry (MIMS) is a direct, continuous, on-line measurement technique. It utilizes a membrane to semi-selectively transfer analyte mixtures from a sample to a mass spectrometer, rejecting the bulk of the sample matrix, which can be a gas, liquid or solid/slurry. Analyte selectivity and sensitivity are affected by optimizations at the membrane, ionization and the mass spectrometer levels. MIMS can be roughly classified by the acceptor phase that entrains analyte(s) to the mass spectrometer after membrane transport, either a gaseous acceptor phase (GP-MIMS) or condensed acceptor phase (CP-MIMS). The aim of this article is to provide an introduction to MIMS as a technique and to explore current variants, recent developments and modern applications, emphasizing examples from our group, the Applied Environmental Research Laboratories as well as selected work from others in this emerging area. Also provided is a synopsis of current and future directions for this versatile analytical technique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle